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龙图腾网获悉南京思宇电气技术有限公司申请的专利一种智能融合终端多源异构数据压缩传输方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120812139B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511292080.7，技术领域涉及：H04L69/04；该发明授权一种智能融合终端多源异构数据压缩传输方法及系统是由马勋;滕跃;何晓枫设计研发完成，并于2025-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能融合终端多源异构数据压缩传输方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理与通信技术领域，具体涉及一种智能融合终端多源异构数据压缩传输方法及系统，该方法包括：通过智能融合终端采集来自不同数据源的多源异构数据，对采集到的多源异构数据进行数据预处理，包括格式统一和噪声过滤；建立数据特征分析模型，对预处理后的数据进行特征提取和分类；根据数据特征提取和分类结果，为不同类型的数据分配动态权重，根据分配的动态权重和数据的特征，将数据划分为不同大小的数据块；针对不同类型的数据块，设定数据块优先级并选择合适的压缩算法进行压缩，将压缩后的数据通过网络进行传输。本发明通过对多源异构数据进行特征分析和针对性压缩处理，降低网络带宽占用和设备能耗，提高数据传输效率。

本发明授权一种智能融合终端多源异构数据压缩传输方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种智能融合终端多源异构数据压缩传输方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤S10：通过智能融合终端采集来自不同数据源的多源异构数据，对采集到的多源异构数据进行数据预处理，包括格式统一和噪声过滤； 步骤S20：建立数据特征分析模型，对预处理后的数据进行特征提取和分类； 步骤S30：根据数据特征提取和分类结果，为不同类型的数据分配动态权重，采用基于权重的编码方式对数据进行编码，将分配的动态权重信息嵌入到数据编码中，根据分配的动态权重和数据的特征，将数据划分为不同大小的数据块； 步骤S40：根据划分的数据块的类型选择合适的压缩算法进行压缩，通过网络进行传输后进行解压读取，在数据压缩和解压过程中根据分配的动态权重设定数据压缩和解压的优先级； 所述步骤S20中建立数据特征分析模型，对预处理后的数据进行特征提取和分类，步骤包括： 构建数据特征分析模型：基于多源异构数据特性确定数据特征分析维度，包括数据类型维度、动态特性维度和数据价值维度，采用分层处理架构，包括输入层、特征提取层、分析决策层和输出层； 多源数据特征提取：包括数值型数据特征提取、文本型数据特征提取、图像型数据特征提取和混合类型数据特征融合，数值型数据特征提取包括计算均值、方差、极值和分位数识别数据分布形态，采用傅里叶变换或自相关函数检测数据周期，使用线性回归或滑动窗口拟合数据趋势，识别上升或下降趋势及突变点，文本型数据特征提取包括采用TF-IDF算法或TextRank算法提取具有区分度的词汇，通过词向量模型，将文本转换为语义向量，捕捉词汇间语义关联，图像型数据特征提取包括使用Canny算子提取图像边缘，通过灰度共生矩阵GLCM分析纹理复杂度，混合类型数据特征融合为对包含多类型数据的复合数据集，采用特征融合技术，串联不同类型特征向量； 特征分类与分析：基于提取的特征，将数据划分为数值型、文本型和图像型； 所述步骤S30中根据数据特征提取和分类结果，为不同类型的数据分配动态权重的步骤包括： 构建权重评估体系：基于特征分析结果确定权重影响因子，包括数据价值因子、传输成本因子和数据特性因子，数据价值因子包括实时性需求、业务关键性和数据准确性，传输成本因子包括数据量大小、传输频率和网络资源占用，数据特性因子包括冗余程度、变化规律和压缩适应性，对各因子设定量化标准，采用最小-最大归一化或Z-score标准化将不同量纲的指标转换为[0,1]区间的数值； 动态权重分配：基于业务场景需求，通过层次分析法或专家打分法确定各因子权重，权重计算公式如式1所示： 1 其中，W是最终动态权重值，取值范围为[0,1]，α、β和γ分别是数据价值因子、传输成本因子和数据特性因子的权重系数，且α+β+γ=1，Wvalue是数据价值因子的得分，Wcost是传输成本因子的得分，Wfeature是数据特性因子的得分。

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